معلومة

كيفية تصنيف وفهم عواطف الأشخاص الذين يستخدمون لغة الدردشة والرسائل النصية والرموز التعبيرية؟

كيفية تصنيف وفهم عواطف الأشخاص الذين يستخدمون لغة الدردشة والرسائل النصية والرموز التعبيرية؟

أنا أبحث عن مقالات علمية ومراجعة من قبل الزملاء تناقش معالجة اللغة الطبيعية (NLP) التي تتضمن الدردشة أو لغة الرسائل النصية المختصرات وتأثير المشاركين في الدردشة على أساس اللغة والرموز التعبيرية. أي شخص لديه توصية جيدة؟

أنا بالفعل على دراية بالعمل الأخير المتعلق باستخدام Twitter لتقييم الحالة المزاجية العامة للمجتمع كوسيلة للتنبؤ بسوق الأسهم. استخدموا ملف تعريف Google لحالات الحالة المزاجية (GPOMS) الذي يقيس الحالة المزاجية مثل الهدوء أو التنبيه أو المؤكد أو الحيوية أو الطيبة أو السعادة. أنا أبحث عن أمثلة أخرى تقيم التأثير العام ، من الناحية المثالية من خلال تطبيق المزيد من الاختبارات السيكومترية العلمية على البرمجة اللغوية العصبية.

لا أحاول استخدام البيانات للتنبؤ. أسعى لاستخدام خوارزميات التعلم الآلي لتصنيف / تصنيف المحادثات.

مراجع:

بولين ، ج. ، ماو ، هـ. ، تسينج ، إكس جيه. (2011). يتنبأ مزاج تويتر بسوق الأسهم. مجلة العلوم الحسابية ، 2(1) ، 1-8. [DOI]


المجال الذي يقوم بهذا العمل الذي تصفه هو تحليل المشاعر. من ويكيبيديا:

تتمثل المهمة الأساسية في تحليل المشاعر في تصنيف قطبية نص معين على مستوى المستند أو الجملة أو الميزة / الجانب - سواء كان الرأي المعبر عنه في مستند أو جملة أو سمة / جانب كيان إيجابيًا أو سلبيًا أو محايدًا. ينظر تصنيف المشاعر المتقدمة "ما وراء القطبية" ، على سبيل المثال ، إلى الحالات العاطفية مثل "غاضب" و "حزين" و "سعيد".

من دورة تمهيدية (الكثير من المراجع الجيدة في هذه الصفحة)

هذا العمل في المجال العام لتحليل المشاعر ، واستخلاص الآراء أو التنقيب عن الرأي ، وتلخيص الآراء القائم على السمات من المحتوى الذي ينشئه المستخدم أو الوسائط التي ينشئها المستخدم على الويب ، على سبيل المثال ، المراجعات ، ومناقشات المنتدى والمجموعات ، والمدونات. في KDD-2004 (Minqing Hu and Bing Liu. "التعدين وتلخيص مراجعات العملاء". وقائع المؤتمر الدولي ACM SIGKDD حول اكتشاف المعرفة واستخراج البيانات ، سياتل ، واشنطن ، الولايات المتحدة الأمريكية ، 22-25 أغسطس ، 2004.) ، لقد اقترحنا نموذج تعدين الرأي القائم على الميزة ، والذي يُطلق عليه الآن أيضًا تعدين الرأي المستند إلى الجانب (حيث يمكن لميزة المصطلح هنا أن تخلط مع مصطلح الميزة المستخدمة في التعلم الآلي). ناتج هذا التنقيب في الرأي هو ملخص رأي قائم على السمات أو ملخص رأي قائم على الجانب. ترتبط المنطقة أيضًا بتصنيف المشاعر. عملنا الحالي في مجالين رئيسيين يعكسان نوعين من الآراء (أو التقييمات)

  • تعدين الآراء العادية (أو المباشرة). مثال: (1). هذه الكاميرا رائعة. (2). بعد تناول الدواء ، أصبت بألم في المعدة.
  • تعدين الآراء المقارنة. على سبيل المثال: مذاق الكولا أفضل من طعم بيبسي.

فيما يتعلق بأهدافك الفعلية ، قم بالتمرير لأسفل للحصول على رصيد إضافي في هذه الصفحة ، وستجد تمرينًا يمر عبر سيناريو قريب مما تصفه بالرموز.

من حيث مراجعة الأقران ، Chmiel A ، Sienkiewicz J ، et al (2011). المشاعر الجماعية عبر الإنترنت وتأثيرها على حياة المجتمع ، بلوس وان ، 6 (7) ، 22207. بي دي إف. أنا متأكد من وجود آخرين في مجلات البرمجة اللغوية العصبية السائدة ، لكني معني بقاعدة بيانات تسردهم.


أود البحث تحت موضوع الحوسبة العاطفية خاصة في الكشف عن المعلومات العاطفية والتعرف عليها ثم تخصص في البرمجة اللغوية العصبية الأساليب في هذا المجال.

فيما يلي بعض المقالات المهمة:

تصور الهيكل العاطفي لمستند نصي

نموذج نصي يؤثر على الاستشعار باستخدام معرفة العالم الحقيقي

سوروس: قاموس المرادفات عاطفيا


مراجع:

غولدستون ، ج. ، ليو ، هـ. ، ليبرمان ، هـ. ، إيشي ، هـ. (2006). سوروس: قاموس المرادفات عاطفيا. الجماليات الحاسوبية: مقاربات الذكاء الاصطناعي للجمال والسعادة، التقرير الفني WS-06-04.

ليو ، هـ. ، سيلكر ، ت. ، ليبرمان ، هـ. (2003). تصور الهيكل العاطفي لمستند نصي. وقائع المؤتمر حول العوامل البشرية في أنظمة الحوسبة، CHI 2003 ، 5-10 أبريل 2003 ، قدم. لودرديل ، فلوريدا ، الولايات المتحدة الأمريكية. ACM 2003 ، ISBN 1-58113-637-4 ، ص 740-741.

ليو ، هـ. ، ليبرمان ، هـ. ، سيلكر ، ت. (2003). نموذج نصي يؤثر على الاستشعار باستخدام معرفة العالم الحقيقي. وقائع المؤتمر الدولي لعام 2003 حول واجهات المستخدم الذكية، IUI 2003 ، 12-15 يناير 2003 ، ميامي ، فلوريدا ، الولايات المتحدة الأمريكية. ACM 2003 ، ISBN 1-58113-586-6 ، ص 125-132. ميامي، فلوريدا.


شاهد الفيديو: الانسجام ـ مقاربة في المفهوم الجزء الأول ضمن سلسلة محاضرات النظرية النصية علم لغة النص (شهر نوفمبر 2021).